論文の概要: Multi-view Improved Monitored Distillation for Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15840v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 09:23:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-29 15:45:03.003906
• Title: Multi-view Improved Monitored Distillation for Depth Completion
• Title（参考訳）: 深度補修のための多視点監視蒸留法
• Authors: Jia-Wei Guo, Cong Li, Sen-Hua Zhu, Chang-Zheng Zhang, Ming Ouyang, Ning Ding, Hung-Chyun Chou
• Abstract要約: 教師モデルとして既存のステレオモデルを導入し,アンサンブル蒸留精度を向上させる。 また,多視点奥行きの整合性やマルチスケール・ミニマル・リジェクションを活用し,自己教師付き情報を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.277516426372374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new depth completion method based on multi-view improved monitored distillation to generate more accurate depth maps. Based on the state-of-the-art depth completion method named ensemble distillation, we introduce an existing stereo-based model as a teacher model to improve ensemble distillation accuracy and generate a more accurate student model in training by avoiding inherent error modes of completion-based teachers as well as minimizing the reconstruction error for a given image. We also leverage multi-view depth consistency and multi-scale minimum reprojection to provide self-supervised information. These methods use the existing structure constraints to yield supervised signals for student model training without great expense on gathering ground truth information of depth. Our extensive experimental evaluation demonstrates that our proposed method can effectively improve the accuracy of baseline method of monitored distillation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, マルチビュー改良型監視蒸留法に基づく新しい深度補完法を提案し, より正確な深度マップを生成する。 アンサンブル蒸留という最先端の奥行き補完法に基づいて,既存のステレオベースのモデルを教師モデルとして紹介し,アンサンブル蒸留精度を向上させるとともに,コンプリートベースの教師の固有エラーモードを回避し,所定の画像の復元誤差を最小限に抑えることにより,より正確な学生モデルを生成する。 また,マルチビューの奥行き一貫性と,マルチスケールの最小再投影を活用し,自己監視情報を提供する。 これらの手法では,既存の構造制約を生かして,学習者のモデル学習における教師付き信号を得る。 提案手法は, 監視蒸留のベースライン法の精度を効果的に向上できることを示す。

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